La Ciencia de Datos se ha convertido en un pilar estratégico para la toma de decisiones en organizaciones de todos los sectores. Este curso de Santander Open Academy está diseñado para formar profesionales capaces de analizar datos, extraer conocimiento y generar soluciones basadas en información objetiva.
Competencias centrales
Durante el curso, los participantes desarrollan competencias fundamentales que abarcan desde la recolección de datos hasta la interpretación de resultados complejos:
- Estadística y análisis de datos: fundamentos para interpretar información y construir modelos predictivos.
- Programación y manejo de datos: uso de lenguajes y herramientas como Python, SQL y hojas de cálculo avanzadas para manipular datos.
- Visualización e interpretación: técnicas para comunicar hallazgos de manera clara y efectiva mediante gráficos y dashboards.
- Machine learning e inteligencia artificial: aplicación de algoritmos para predecir comportamientos, detectar patrones y automatizar procesos.
- Ética y gestión de datos: buenas prácticas en la recolección, almacenamiento y análisis de información, considerando la privacidad y seguridad.
Estadística y análisis de datos
Comprender los datos es el primer paso para generar conocimiento:
- Fundamentos estadísticos: medidas de tendencia central, dispersión y probabilidad.
- Análisis exploratorio: identificar patrones, correlaciones y anomalías en los datos.
- Interpretación de resultados: traducir números en información relevante para la toma de decisiones.
Programación y manejo de datos
Los datos deben ser manipulados de manera eficiente para obtener valor:
- Python y librerías: pandas, numpy y otras herramientas para procesar grandes volúmenes de información.
- Consultas y bases de datos: SQL y otras técnicas para acceder, filtrar y combinar datos de distintas fuentes.
- Limpieza y preparación: asegurarse de que los datos sean consistentes, completos y utilizables.
Visualización e interpretación
Una visualización efectiva permite que los datos hablen por sí mismos:
- Gráficos y dashboards: técnicas para representar tendencias, comparaciones y patrones.
- Comunicación de hallazgos: traducir análisis técnicos a insights claros para distintos públicos.
- Storytelling con datos: estructurar la información para respaldar decisiones estratégicas.
Machine learning e inteligencia artificial
Aprender a construir modelos predictivos y prescriptivos:
- Algoritmos supervisados y no supervisados: clasificación, regresión y clustering.
- Evaluación de modelos: métricas y validación para asegurar la efectividad de las predicciones.
- Automatización de procesos: aplicar modelos para mejorar eficiencia y optimizar decisiones.
Ética y gestión de datos
El análisis responsable de datos es indispensable:
- Privacidad y seguridad: manejo adecuado de datos sensibles y cumplimiento de normativas.
- Transparencia y confiabilidad: garantizar que los resultados sean reproducibles y comprensibles.
- Responsabilidad profesional: tomar decisiones basadas en datos de manera ética y responsable.